소스코드가 없이 실행코드만으로 소프트웨어 간의 유사성을 비교하기위해 소프트웨어 버스마크를 이용한다. 소프트웨어 버스마크란 그 소프트웨어만의 고유한 특징으로 소프트웨어 식별에 사용된다. 본 논문에서는 정적 주요경로 상의 API 함수 시퀀스를 이용하여 소프트웨어 간의 유사성을 산정하는 방법을 제시한다. 바이너리코드에서 소프트웨어의 특성이 뚜렷하게 나타나는 API 함수만을 사용하여 소프트웨어 유사성 검사의 신뢰성을 높이고, 정적 분석 기법에 동적 분석 기법의 특징을 적용하여 강인성을 높이는 방법을 모색하였다. 정적 분석으로 바이너리코드의 주요경로를 추출하고, API 함수 시퀀스 간의 효과적인 유사성 측정을 위해 서열정렬 알고리즘인 Smith-Waterman 알고리즘을 이용한 유사성 척도를 제안한다. 버스마크의 신뢰성을 평가하기 위하여 같은 프로그램의 여러 버전을 대상으로 실험하였고, 강인성을 평가하기 위해 오픈소스 소프트웨어의 소스코드를 다양한 컴파일환경으로 바꾸어 실험하였다.
본 실험에서는 HRF의 조절단백질을 알아보기 위해 HRF를 bait로 한 yeast two hybrid assay를 실행한 결과 해당과정에 관여하는 TPI(triosephosphate isomerase)라는 효소를 발견하였으며, 가장 많이 중복되어 있었다. In vitro에서 HRF는 TPI의 C말단 잔기 부근(아미노산 156-249)이 상호작용에 주로 관여하는 부위임을 알 수 있었다. 또한, HeLa 세포에서 immunoprecipitation을 이용하여 HRF와 TPI의 상호작용이 실제 in vivo에서도 일어나는 현상이라는 것을 밝혔다. 결과적으로 HRF와 TPI 상호작용은 세포내 일정량이 존재하며 여러가지 신호전달에 의해 동시에 Na,K-ATPase와도 상호작용하는 것으로 생각된다.
연구배경: 단일염기다형성(Single nucleotide polymorphism, SNP)은 인간의 유전자 서열 1000염기에 1개 빈도로 발견되어 인간은 대략 300만개의 유전자 다형성을 가지고 있다. 이 유전자 다형성의 조합결과로 인간의 개체 간 특성들이 결정되는 것으로 이해되고 있다. 이러한 다형성들의 조합양상에 따라 특이 질환에 대한 유전자 감수성 또한 달라지게 되므로 최근에는 많은 질환들과 유전자 다형성들과의 상관관계를 보는 연구들도 활발하게 진행되고 있다. 이러한 SNP분석은 큰 집단을 대상으로 진행되어 지므로 적은 비용으로 정확하게 그리고 대용량으로 분석할 수 있는 방법이 필요하다. 방 법: 대상 환자 89명의 genomic DNA를 가지고서 promotor상에 위치한 -37과 -524 염기부위에서 유전자 다형성을 보이는 것으로 보고되어져 있는 RRM1(ribonucleotide reductase M1) 유전자를 대상으로 PCR-RFLP(polymerase chain reaction-restriction fragment length polymorphism)와 real-time PCR(RTPCR, TaqMan probe assay)을 동시에 시행한 후 각각의 결과를 비교 분석하였다. 결 과: 대상 DNA 89예 중 -37에서는 2예(2.17%), -524에서는 15예(16.26%)가 서로 다른 양상을 보였다. 결과 차이를 보인 샘플 17예를 대상으로 직접 염기서열 분석을 시행하여 본 결과, 17예 모두 RT-PCR에서 확인되었던 결과와 일치함을 확인할 수 있었다. 추가 샘플 138예를 대상으로 RT-PCR을 2회 연속 실행하여 genotyping을 해 본 결과 98%이상의 높은 일치율을 보였으며, 그중 10예를 무작위로 골라 직접 염기서열 분석을 시행하여 본 결과, 역시 100%일치, 높은 정확도를 보였고 이는 in-tube assay 방식으로 샘플의 오염을 최소화 할 수 있었으며 72 well based system(Corbett Research)을 이용함으로 1회 유전자 증폭반응을 통해 많은 검체를 한 번에 확인할 수 있어 매우 빠른 검사방법 이었다. 결 론: 큰 집단을 대상으로 다량의 SNP를 분석하기 위한 실험 방법으로는 RT-PCR이 신속하면서도 정확한 결과를 얻을 수 있는 방법으로 사료된다.
본 연구는 차세대 염기서열 분석법(NGS)을 사용하여 벤자리의 microsatellite 마커를 개발하고, 개발한 마커를 사용하여 벤자리 집단의 유전학적 특성을 분석하기 위해 수행되었다. 차세대 염기서열 분석 장비인 Illumina Hiseq X ten을 사용하여 총 402,244,934개의 read들을 얻어 assembly를 실행한 결과, 전체의 약 0.33%에 해당하는 1,320,995개의 read들이 assembly 되었으며, 이 read들의 총 길이는 705,613,658 bp로 확인되었다. 크기가 640 bp 이상이 되는 contig는 952,326개로 나타났으며, 이 중 microsatellite 영역을 포함하는 contig를 151개(0.016%)로 1차 선별하고, PCR 증폭 여부를 통해 microsatellite 후보 34개를 2차로 선별하였다. 그 중 벤자리 집단의 마커로서 유용한 15개의 microsatellite 마커를 최종 선택하였다. 새로 개발한 15개의 microsatellite 마커를 사용하여 벤자리 집단을 대상으로 분석한 결과, 관찰된 유효 대립유전자 수(NA)는 평균 12(6~25)로 나타났다. 평균 관측치 이형접합도(HO)와 평균 기대치 이형접합도(HE)는 각각 0.750(0.530-0.873)와 0.793 (0.647-0.895)으로 나타냈으며, 이는 해산어의 평균 값인 0.79와 유사한 수치를 나타내었다. 따라서 본 연구에서 개발한 15개의 microsatellite 마커는 벤자리 집단의 유전학적 특성 분석에 유용할 것으로 사료된다.
본 연구는 부산산업 성장과 고도화를 기반으로 3단계에 걸쳐 실행하는 10대전략산업에 디자인경영 측면에서 해석한 미래전략 디자인산업의 위치와 부산 디자인산업 육성방안을 제시하였다. 나아가 미래가치에 대한 창조혁명의 시대에 핵심 역할로서 디자인산업의 역할과 디자인경영 관점에서 조망하였으며, 부산 10대 전략산업에서 미래전략의 구성과 디자인산업 연관관계를 분석하였다. 특히, 전략산업과의 연관관계를 해석하였다. 디자인경영의 관점은 가치기반으로서의 디자인이 핵심 전략적 기능과 역할을 수행하는 미래가치의 산업이며, 디자인경영의 주요 기능과 비즈니스경영의 관계성을 이론적으로 고찰하였다. 한편, 부산 디자인 육성방안에서 제시된 항목을 정리하여 전략산업과의 연관관계에서 디자인산업 여건과 부산 디자인전략 수립기반의 조성을 위한 추진목표와 체계를 살펴보았다. 다음으로, 전략산업의 디자인 경영 요소를 분석하고, 부산디자인 육성 컨셉을 분석하여 핵심전략으로서의 의미와 위치관계, 정책우선 등 부산산업 30대 프로젝트의 분석과 그룹핑을 통하여 단계별 실현가능성의 순위를 도출하였다. 본 연구의 주제는 창의성 산업은 미래 산업 결정조건과 핵심가치라는 점과, 디자인 경영에 대한 인식의 전환, 그리고 부산 디자인산업의 비전과 추전전략으로서의 의미를 평가해 보는 것이다. 21세기 초에 정보혁명의 지식경제가 도래하였다. 2000년대의 전반적인 축이 디자인 전략 경영에 의해 창조적 혁신의 성장기를 준비하고 있다. 창조 패러다임의 도래와 지금은 창조경제 시대의 기능과 역할의 중심에 디자인경영의 새로운 이노베이션 DNA을 창출 할 것이며, 개별산업디자인에서 산업의 컨버전스화로 산업간 융합을 거쳐 디지털의 정보화, 지식화를 통해 디자인 프로세스가 변화가 되었으며, 정보, 기술을 활용한 가치창출의 통합디자인이 부산디자인산업 육성과 10대 전략산업의 핵심적 역할을 할 것으로 기대되고 있다.
DNA 염기서열의 발전과 많은 단일염기서열변이 정보(Single Nucleotide polymorphism, SNP)의 발굴은 유전 분석을 가능하게 만들었다. 단일염기서열변이 정보가 사람의 유전체뿐만 아니라 가축의 유전체에서도 이용할 수 있게 됨에 따라서 SNP 칩 마커를 통해 유전자형의 분석이 가능하게 되었다. 여러 유전자형 대치프로그램 중에서도 Minimac3 소프트웨어는 비교적 정확성이 높고, 계산의 효율성을 위해 분석을 단순화하여 유전자형의 결측치 대치 분석 시간을 단축시킨다. 따라서 본 연구에서는 Minimac3 프로그램을 사용하여 한우 1,226두 770K SNP 칩 데이터와 311두 차세대 염기서열분석 데이터를 이용하여 유전자형 결측치 대치를 실행해 보았다. 그 결과 염색체별 정확도는 약 94~96%의 정확도를 나타냈으며, 개체별 정확도는 약 92~98%의 정확도를 나타냈다. 유전자형의 결측치 대치의 완료 후, R Square ($R^2$) 값이 0.4 이상인 SNP는 총 SNP의 약 91%였다. $R^2$ 값이 0.6 이상인 SNP는 84%였으며, $R^2$ 값이 0.8 이상인 SNP는 70%였다. 대립유전자형빈도 차이를 기준으로 (0, 0.025), (0.025, 0.05), (0.05, 0.1), (0.1, 0.2), (0.2, 0.3), (0.3, 0.4), (0.4, 0.5)의 7구간에 해당하는 $R^2$ 값은 64~88%였다. 결측치 대치의 총 분석 시간은 약 12시간이 걸렸다. 추후의 유전체 데이터 세트의 크기와 복잡성이 증가하는 SNP 칩 연구에서 Minimac3를 사용한 유전체 결측치 대치법은 한우의 판별에 있어서 칩 데이터의 신뢰도를 향상 시킬 수 있을 것으로 본다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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